Ultralytics Integrações

Bem-vindo à página de integrações do Ultralytics ! Esta página fornece uma visão geral das nossas parcerias com várias ferramentas e plataformas, concebidas para simplificar os teus fluxos de trabalho de aprendizagem automática, melhorar a gestão de conjuntos de dados, simplificar a formação de modelos e facilitar a implementação eficiente.

Observa: Ultralytics YOLOv8 Implementação e integrações

Integrações de conjuntos de dados

• Roboflow: Facilita a gestão de conjuntos de dados sem descontinuidades para modelos Ultralytics , oferecendo capacidades robustas de anotação, pré-processamento e aumento.

Integrações de formação

• ClearML: Automatiza os teus fluxos de trabalho de Ultralytics ML, monitoriza experiências e promove a colaboração entre equipas.

• Comet ML: Melhora o desenvolvimento do teu modelo com Ultralytics , acompanhando, comparando e optimizando as tuas experiências de aprendizagem automática.

• DVC: Implementa o controlo de versões para os teus projectos de aprendizagem automática Ultralytics , sincronizando dados, código e modelos de forma eficaz.

• MLFlow: Simplifica todo o ciclo de vida de ML dos modelos Ultralytics , desde a experimentação e reprodutibilidade até à implementação.

• Ultralytics HUB: Acede e contribui para uma comunidade de modelos Ultralytics pré-treinados.

• Neptune: Mantém um registo completo das tuas experiências de ML com Ultralytics neste armazenamento de metadados concebido para MLOps.

• Ray Tune: Optimiza os hiperparâmetros dos teus modelos Ultralytics em qualquer escala.

• TensorBoard: Visualiza os teus Ultralytics fluxos de trabalho de ML, monitoriza as métricas do modelo e promove a colaboração da equipa.

• Weights & Biases (W&B): Monitoriza experiências, visualiza métricas e promove a reprodutibilidade e a colaboração em projectos Ultralytics .

• Amazon SageMaker: Aproveita o Amazon SageMaker para criar, treinar e implementar eficientemente modelos Ultralytics , fornecendo uma plataforma tudo-em-um para o ciclo de vida do ML.

• Paperspace Gradiente: Paperspace A Gradient simplifica o trabalho em projectos YOLOv8 , fornecendo ferramentas na nuvem fáceis de utilizar para treinar, testar e implementar os teus modelos rapidamente.

• Google Colab: Utiliza o Google Colab para treinar e avaliar os modelos Ultralytics num ambiente baseado na nuvem que suporta a colaboração e a partilha.

• Kaggle: Explora como podes utilizar o Kaggle para treinar e avaliar modelos Ultralytics num ambiente baseado na nuvem com bibliotecas pré-instaladas, suporte GPU e uma comunidade vibrante para colaboração e partilha.

Integrações de implantação

• Neural Magic: Aproveita o Quantization Aware Training (QAT) e as técnicas de poda para otimizar os modelos Ultralytics para um desempenho superior e um tamanho mais reduzido.

• Gradio 🚀 NOVO: Implementa modelos Ultralytics com o Gradio para demonstrações interactivas e em tempo real de deteção de objectos.

• TorchScript: Desenvolvido como parte da estrutura PyTorchTorchScript permite a execução e implementação eficientes de modelos de aprendizagem automática em vários ambientes de produção sem a necessidade de Python dependências.

• ONNX: Um formato de fonte aberta criado por Microsoft para facilitar a transferência de modelos de IA entre vários quadros, aumentando a versatilidade e a flexibilidade de implementação dos modelos Ultralytics .

• OpenVINOIntel's toolkit for optimizing and deploying computer vision models efficiently across various Intel CPU and GPU platforms.

• TensorRT: Desenvolvido por NVIDIAeste formato de modelo e estrutura de inferência de aprendizagem profunda de elevado desempenho optimiza os modelos de IA para uma velocidade e eficiência aceleradas em NVIDIA GPUs, garantindo uma implementação simplificada.

• CoreML: CoreML, desenvolvido pela Apple, é uma estrutura concebida para integrar de forma eficiente modelos de aprendizagem automática em aplicações em iOS, macOS, watchOS e tvOS, utilizando o hardware da Apple para uma implementação eficaz e segura de modelos.

• TF SavedModel: Desenvolvido por Google, TF SavedModel é um formato de serialização universal para modelos TensorFlow , permitindo uma partilha e implementação fáceis numa vasta gama de plataformas, desde servidores a dispositivos de ponta.

• TF GraphDef: Desenvolvido por GoogleGraphDef é o formato da TensorFlow para representar gráficos de computação, permitindo a execução optimizada de modelos de aprendizagem automática em diversos tipos de hardware.

• TFLite: Desenvolvido por GoogleO TFLite é uma estrutura leve para implantar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos móveis e de borda, garantindo inferência rápida e eficiente com o mínimo de memória.

• TFLite Edge TPU: Desenvolvido por Google para otimizar os modelos TensorFlow Lite em TPUs Edge, este formato de modelo garante uma computação de ponta eficiente e de alta velocidade.

• TF.js: Desenvolvido por Google para facilitar o aprendizado de máquina em navegadores e Node.js, TF.js permite a implantação de modelos de ML baseados em JavaScript.

• PaddlePaddle: Uma plataforma de aprendizagem profunda de código aberto da Baidu, PaddlePaddle permite a implementação eficiente de modelos de IA e centra-se na escalabilidade das aplicações industriais.

• NCNN: Desenvolvido pela Tencent, o NCNN é uma estrutura de inferência de rede neural eficiente adaptada a dispositivos móveis. Permite a implementação direta de modelos de IA em aplicações, optimizando o desempenho em várias plataformas móveis.

Formatos de exportação

Também suportamos uma variedade de formatos de exportação de modelos para implementação em diferentes ambientes. Vê aqui os formatos disponíveis:

Explora as ligações para saberes mais sobre cada integração e como tirar o máximo partido delas com Ultralytics. Ver completo export detalhes no Exportação página.

Contribui para as nossas integrações

Estamos sempre entusiasmados por ver como a comunidade integra Ultralytics YOLO com outras tecnologias, ferramentas e plataformas! Se tiveres integrado com êxito o YOLO com um novo sistema ou se tiveres conhecimentos valiosos para partilhar, considera contribuir para os nossos documentos de integrações.

Ao escrever um guia ou tutorial, podes ajudar a expandir a nossa documentação e fornecer exemplos reais que beneficiam a comunidade. É uma excelente maneira de contribuir para o crescente ecossistema em torno de Ultralytics YOLO .

Para contribuir, por favor consulta o nosso Guia de Contribuição para obteres instruções sobre como submeter um Pull Request (PR) 🛠️. Aguardamos ansiosamente as tuas contribuições!

Vamos colaborar para tornar o ecossistema Ultralytics YOLO mais expansivo e rico em funcionalidades 🙏!

FAQ

O que é o Ultralytics HUB e como é que simplifica o fluxo de trabalho de ML?

Ultralytics O HUB é uma plataforma baseada na nuvem concebida para tornar os fluxos de trabalho de aprendizagem automática (ML) para Ultralytics modelos simples e eficientes. Utilizando esta ferramenta, podes carregar facilmente conjuntos de dados, treinar modelos, efetuar rastreio em tempo real e implementar modelos YOLOv8 sem necessitares de grandes competências de codificação. Podes explorar as principais funcionalidades na página Ultralytics HUB e começar rapidamente com o nosso guia de início rápido.

Como é que integro os modelos Ultralytics YOLO com Roboflow para a gestão de conjuntos de dados?

A integração dos modelos Ultralytics YOLO com Roboflow melhora a gestão do conjunto de dados, fornecendo ferramentas robustas para anotação, pré-processamento e aumento. Para começar, segue os passos na Roboflow página de integração. Esta parceria garante um tratamento eficiente do conjunto de dados, o que é crucial para o desenvolvimento de modelos YOLO precisos e robustos.

Posso acompanhar o desempenho dos meus modelos Ultralytics utilizando o MLFlow?

Sim, podes. A integração do MLFlow com os modelos Ultralytics permite-lhe acompanhar as experiências, melhorar a reprodutibilidade e simplificar todo o ciclo de vida do ML. Encontra instruções detalhadas para configurar esta integração na página de integração do MLFlow. Esta integração é particularmente útil para monitorizar as métricas do modelo e gerir o fluxo de trabalho de ML de forma eficiente.

Quais são as vantagens de utilizar Neural Magic para a otimização do modelo YOLOv8 ?

Neural Magic optimiza os modelos YOLOv8 , tirando partido de técnicas como o Quantization Aware Training (QAT) e a poda, o que resulta em modelos mais pequenos e altamente eficientes, com melhor desempenho em hardware com recursos limitados. Consulta a Neural Magic página de integração para saber como implementar essas otimizações para obter um desempenho superior e modelos mais enxutos. Isso é especialmente benéfico para a implantação em dispositivos de borda.

Como posso implementar modelos Ultralytics YOLO com o Gradio para demonstrações interactivas?

Para implementar modelos Ultralytics YOLO com o Gradio para demonstrações interactivas de deteção de objectos, pode seguir os passos descritos na página de integração do Gradio. O Gradio permite-te criar interfaces Web fáceis de utilizar para inferência de modelos em tempo real, o que o torna uma excelente ferramenta para mostrar as capacidades do teu modelo YOLO num formato de fácil utilização, adequado tanto para programadores como para utilizadores finais.

Ao abordar estas questões comuns, pretendemos melhorar a experiência do utilizador e fornecer informações valiosas sobre as poderosas capacidades dos produtos Ultralytics . A incorporação destas FAQs não só melhorará a documentação, como também conduzirá mais tráfego orgânico para o sítio Web Ultralytics .

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